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Enregistrement W4401452343 · doi:10.1108/jfc-02-2024-0071

Corporate criminal liability and the identification principle: a critical and comparative analysis across Mauritius, US, UK and Canada

2024· article· en· W4401452343 sur OpenAlexaboutno aff
Ambareen Beebeejaun, Raahil Mandarun

Notice bibliographique

RevueJournal of Financial Crime · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)DoctrineLiabilityCorporate liabilityBusinessCorporate crimeCriminal liabilityCorporate lawCriminal lawCorporate governanceCriminal investigationLawLaw and economicsAccountingPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The identification principle serves as a key tool in holding companies criminally accountable for acts of its agents, with the aim to secure convictions and promote a shift in corporate behaviour. Unfortunately, in Mauritius, the law is still not clear on how to engage the corporate criminal liability of the company although courts have attempted to apply the identification doctrine in some instances. Consequently, several corporate bodies are left unpunished for their criminal acts. Hence, the purpose of this paper is to evaluate the identification principle's applicability to corporate crimes in Mauritius. Design/methodology/approach To achieve the research objective, the black letter research method was adopted to collect secondary data by analysing the related laws on corporate criminal liability and a comparative analysis with some other countries’ rules on the subject matter was conducted. A desk-based approach and content analysis was used to collect this information. The countries selected for the comparison are the USA, UK and Canada. Findings From the critical analysis conducted in this paper, it is imperative for Mauritius to establish a more robust corporate criminal liability framework. The identified deficiencies, notably in Section 44(1)(a) of the Interpretation and General Clauses Act, should be reviewed and replaced with comprehensive norms with the goal of ensuring that corporate crimes are tackled properly. Such a proactive strategy not only empowers authorities to effectively address corporate crimes but also encourages corporate entities to take a proactive approach through the implementation of comprehensive compliance frameworks that are reviewed and updated on a regular basis. Originality/value At present, this study is among the few academic writings on corporate criminal liability in the context of Mauritius and it is being carried out with the aim of combining a large amount of empirical, theoretical and factual information that can be of use to various stakeholders and not only to academics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0120,020
Études des sciences et des technologies0,0160,006
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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